| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 论文选题的背景与意义 | 第7-9页 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 | 第9-10页 |
| 1.3 论文的主要内容 | 第10-11页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第11-13页 |
| 2 集成成像技术 | 第13-25页 |
| 2.1 光场采集 | 第13-18页 |
| 2.1.1 基于微透镜阵列的光场采集 | 第13-14页 |
| 2.1.2 基于相机阵列的光场采集 | 第14-18页 |
| 2.2 三维重建 | 第18-24页 |
| 2.2.1 光学重建 | 第18-19页 |
| 2.2.2 计算机重建 | 第19-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 多聚焦合成孔径集成成像技术 | 第25-41页 |
| 3.1 基于深度估计的目标物体提取及融合 | 第26-33页 |
| 3.1.1 合成孔径集成成像重建深度提取 | 第26-29页 |
| 3.1.2 基于深度信息的多聚焦元素图像融合 | 第29-31页 |
| 3.1.3 景深分析 | 第31-33页 |
| 3.2 实验结果与验证 | 第33-39页 |
| 3.3.1 实验数据及实验方法 | 第33-34页 |
| 3.3.2 实验结果及系统性能分析 | 第34-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-41页 |
| 4 基于Kinect深度信息的集成成像光学显示技术 | 第41-58页 |
| 4.1 Kinect简介 | 第41-46页 |
| 4.1.1 Kinect的工作原理及误差分析 | 第41-45页 |
| 4.1.2 Kinect相机标定及深度图像校准 | 第45-46页 |
| 4.2 基于深度图像修复的集成成像光学显示 | 第46-51页 |
| 4.2.1 基于GFMM方法的深度图像修复 | 第46-49页 |
| 4.2.2 基于深度信息的元素图像阵列合成技术 | 第49-51页 |
| 4.3 实验结果与验证 | 第51-56页 |
| 4.3.1 实验数据及实验方法 | 第51页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第51-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |